Trình bày tổng quan về xử lý không gian và thời gian SPT trong hệ thống 4G Mô phỏng hệ thống Phụ lục trình bày cấu trúc bộ mã hoá STCM và bộ phức tạp của hệ thống sử dụng STC

Trình bày tổng quan về xử lý không gian và thời gian SPT trong hệ thống 4G Mô phỏng hệ thống Phụ lục trình bày cấu trúc bộ mã hoá STCM và bộ phức tạp của hệ thống sử dụng STC Trình bày tổng quan về xử lý không gian và thời gian SPT trong hệ thống 4G Mô phỏng hệ thống Phụ lục trình bày cấu trúc bộ mã hoá STCM và bộ phức tạp của hệ thống sử dụng STC luận văn tốt nghiệp thạc sĩ

Qu¸ tr×nh xö lý kh«ng gian vμ thêi

gian trong hÖ thèng CDMA

Người hướng dẫn khoa học : PGS-TS PHạm minh Hà

Ngành : kỹ thuật điện tử M∙ số: 50 62 70

Nguyễn Thị diệu Hồng

Quá trình xử lý không gian và thời

gian trong hệ thống CDMA

Luận văn thạc sĩ khoa học

Bộ giáo dục đμo tạo Trường đại học bách khoa hμ nội

-

Lời nói đầu

Với nhiều anten, các tín hiệu thu và phát có thể được phân tách không chỉ bằng quá trình xử lý thời gian mà cả quá trình xử lý không gian Chúng ta có thể gọi chung quá trình xử lý thời gian và quá trình xử lý không gian là quá trình xử lý không gian - thời gian STP STP là cách để cải thiện toàn bộ tính kinh tế và hiệu quả của hệ thống thông tin tế bào số thông qua khai thác việc sử dụng phân tập anten Các cải thiện này có thể ảnh hưởng đáng kể đến toàn bộ đặc tính của mạng vô tuyến

STP tại bộ thu cải thiện tỷ số tín hiệu và nhiễu thông qua việc giảm thiểu nhiễu

đồng kênh, giảm fađing thông qua việc cải thiện sự phân tập đầu thu, cung cấp tỷ

số S/N cao hơn bằng cách khuyếch đại mảng và giảm nhiễu giữa các ký tự do sử dụng bộ cân bằng không gian Cũng như vậy, STP tại bộ phát giảm việc phát nhiễu liền kênh, cải thiện việc phân tập phát và trong một số trường hợp tối thiểu hoá việc phát nhiễu giữa các ký tự Ngoài ra, việc sử dụng các mã không gian-thời gian có thể tăng khả năng truyền dẫn của kênh vô tuyến vốn luôn bị giới hạn bởi tài nguyên băng tần

Trong thông tin vô tuyến, các tín hiệu thường bị phụ thuộc vào nhiễu liền ký tự cũng như giữa những người sử dụng với nhau Trong luận văn sẽ đề cập đến các

bộ cân bằng hồi tiếp quyết định không gian-thời gian và các bộ ước tính kênh không gian và thời gian liên quan đến kênh không gian và thời gian với mô hình nhiều đầu vào và nhiều đầu ra MIMO Gắn liền với các mô hình MIMO các mã không gian-thời gian nhằm cải thiện đặc tính hệ thống (cả khả năng truyền dẫn

và sự phân tập) cũng được trình bày

Như vậy những thành phần của STP xẩy ra lần lượt từ phía phát, kênh truyền và cuối cùng là ở phía thu sẽ được đề cập đến trong luận văn Để đánh giá và tìm hiểu cấu trúc và hiệu năng của hệ thống sử dụng STP với mô hình MIMO, một mô hình mô phỏng với những thuật toán của quá trình STP và giới hạn về việc

ước tính kênh là lí tưởng sẽ được thực hiện Thông qua mô phỏng, sự so sánh

giữa kết quả mô phỏng và những kết quả thực nghiệm sẽ được thực hiện từ đó có thể rút ra được những kết luận cho việc hiện thực hóa hệ thống với những giới hạn và sự tối ưu về độ phức tạp (giá thành) và chất lượng (tốc độ và BER) Với những nội dung như đã đề cập ở trên luận văn sẽ chia ra làm 3 chương:

Chương I: Xử lý không gian và thời gian trong thông tin vô tuyến sẽ trình bày khái quát chung về khái niệm STP và những quá trình cụ thể xẩy ra tại hai đầu thu phát và trên kênh vô tuyến

Chương II: STP trong hệ thống 4G sẽ trình bày sơ lược về lịch sử phát triển của các hệ thống thông tin di động và khẳng định xu hướng phát triển của các hệ thống với việc sử dụng STP Tiếp sau đó việc áp dụng STP trong hệ thống thế hệ thứ 4 4G (tiên tiến nhất được biết cho đến thời điểm này) sẽ

được đề cập

Chương III : Mô phỏng hệ thống sẽ trình bày mô hình và những tham số và những kết quả và đánh giá

Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đối với các thầy giáo khoa

ĐTVT-ĐHBKHN đã hết lòng giảng dạy và trang bị kiến thức cho tác giả trong những năm vừa qua, đặc biệt là PGS-TS Phạm Minh Hà đã tận tình chỉ bảo, giúp đỡ tác giả hoàn thành luận văn này Do thời gian và trình độ bản thân còn hạn chế nên chắc chắn không tránh khỏi những thiếu xót trong luận văn, rất mong sự đóng góp ý kiến của các thầy giáo và các bạn

Mục lục

Lời nói đầu i

Mục lục iii

Danh mục hình vẽ v

Danh mục bảng biểu vii

Danh sách Từ viết tắt viii

Danh mục kí tự xii

Chương 1: Tổng quan về Xử lý không gian và thời gian 1

1.1 Định nghĩa và phân loại quá trình xử lý không gian và thời gian (STP) 1

1.1.1 Định nghĩa 1

1.1.2 Phân loại theo kiến trúc 2

1.1.3 Phân loại theo thuật toán 4

1.2 Ước tính kênh 12

1.3 Cân bằng 16

1.3.1 Căn bản về quá trình cân bằng 16

1.3.2 Phân loại các kỹ thuật cân bằng 17

1.4 Xử lý mảng 19

1.4.1 Giới thiệu chung 19

1.4.2 Lọc hướng 20

1.5 Mã không gian và thời gian STC 24

1.5.1 Nguyên lý của STC 26

1.5.2 Tiêu chuẩn đặc tính của STC 27

1.5.3 Hệ thống sử dụng STC 28

1.5.4 Giảm độ phức tạp mã hoá của STC 31

1.6 Hệ thống MIMO 37

1.6.1 Khả năng của hệ thống MIMO 37

1.6.2 Kênh MIMO 39

Chương 2: STP trong hệ thống 4g 42

2.1 Con đường phát triển của hệ thống thông tin di động 42

2.1.1 Hệ thống trước 4G 43

2.1.2 Hệ thống 4G 51

2.2 Xử lý không gian và thời gian trong hệ thống 4G 52

2.2.1 Mạng 4G và môi trường vô tuyến hỗn hợp 52

2.2.2 Lớp vật lý và đa truy nhập 56

2.2.3 Đặc tính kênh cho hệ thống 4G 60

Chương 3: Mô phỏng hệ thống 70

3.1 Mục tiêu và giới hạn 70

3.1.1 Mục tiêu 70

3.1.2 Giới hạn 70

3.2 Mô hình mô phỏng 72

3.2.1 Bộ mã hoá và giải mã hoá không gian thời gian 72

3.2.2 Ghép xen và giải ghép xen ký tự 73

3.2.3 Tx MC-CDMA 75

3.2.4 Mô phỏng kênh 76

3.2.5 Xử lý mảng anten 77

3.2.6 Tham số của hệ thống 77

3.3 Kết quả và đánh giá 78

Kết luận 81

Tài liệu tham khảo 82

Phụ lục A: Cấu trúc bộ m∙ hóa STCM 85

Phụ lục B: độ phức tạp của hệ thống sử dụng STC 86

B.1 Định lý cơ sở 86

B.2 Độ phức tạp của STC 86

Danh mục hình vẽ

Hình 1.1 Phân loại STP 2

Hình 1.2 Phân loại STP theo kiến trúc 3

Hình 1.3 Cấu trúc đường truyền với số anten khác nhau tại phía thu và phát 4

Hình 1.4 Phân loại STP theo thuật toán 5

Hình 1.5 Phân loại thuật toán thu TDMA sử dụng STP trường hợp đơn và đa người dùng 8

Hình 1.6 Các thuật toán thu CDMA sử dụng STP trong trường hợp đơn và đa người dùng 11

Hình 1.7 Mô hình của kênh thông tin vô tuyến vô hướng 13

Hình 1.8 Phân loại các bộ cân bằng 18

Hình 1.9 Mảng các cảm biến để xác định đặc tính không gian-thời gian của trường sóng 19

Hình 1.10 Nguyên lý bộ lọc hướng trễ-và-cộng 22

Hình 1.11 Nguyên lý bộ lọc hướng lọc-và-cộng 23

Hình 1.12 Sơ đồ khối tham chiếu cho mã hoá và giải mã hoá không gian-thời gian [8] 26

Hình 1.13 Sơ đồ khối của hệ thống CDMA phân tập phát sử dụng STC [14] 30

Hình 1.14 (a) Nguyên lý của mã không gian-thời gian tầng, (b)Thứ tự truyền của mã HLST, (c)Thứ tự truyền của mã DLST [3] 33

Hình 1.15 Cấu trúc tầng của một ma trận từ mã LST (a) HLST, (b) DLST, [3] 35 Hình 1.16 Nguyên lý của việc kết hợp xử lý mảng và STC 37

Hình 1.17 Tái tạo kênh MIMO trong miền góc 40

Hình 2.1 Sự phát triển lên 4G từ các công nghệ WAN 43

Hình 2.2 Hệ thống IMT 2000 46

Hình 2.3 Môi trường vô tuyến hỗn hợp trong các mạng 4G 54

Hình 2.4 Kiến trúc của đầu cuối hoạt động trong môi trường vô tuyến hỗn hợp 55 Hình 2.5 Cấu trúc của đầu cuối hoạt động với khái niệm cấu hình lại được 56

Hình 2.6 ý tưởng cơ bản của OFDM 58

Hình 2.7 Sơ đồ hệ thống MC CDMA đa sóng mang 59

Hình 2.8 Bản tóm tắt chức năng của kiểu MIMO 64

Hình 3.1 Hệ thống mô phỏng đơn giản 71

Hình 3.2 Hệ thống mô phỏng phức tạp 73

Hình 3.3 Bộ ghép xen mảng 64 Symbol 74

Hình 3.4 Tx MC-CDMA trong hệ thống mô phỏng 75

Hình 3.5 Mô hình kênh trong hệ thống mô phỏng 76

Hình 3.6 Hiệu năng của hệ thống 4 ăngten 79

Hình 3.7 Hiệu năng của hệ thống 4 ăngten với nhiều người dùng 80

Hình A.1 Lược đồ chùm và lưới của 2-STCM [16] 85

Hình A.2 Bộ mã hoá 2-STCM 85

Danh mục bảng biểu

Bảng 2.1 Tổng hợp điều kiện đo đạc trong môi trường rộng 60Bảng2.2 Cấu hình hệ thống cho các đo đạc di động trong môi trường thành phố 64Bảng 2.3 Các dạng suy hao đường truyền cho môi trường thành phố 65Bảng 2.4 Các dạng suy hao đường truyền cho môi trường ngoại ô và nông thôn 66Bảng 3.1 Những tham số của chương trình mô phỏng 77

Danh sách Từ viết tắt

AWGN Additive White Gaussian

Noise

Nhiễu Gauss trắng cộng

MAC Multiple-Access Channel Kênh đa truy nhập

BER Bit Error Rate Tỷ lệ lỗi bit

Đa truy nhập phân chia theo mã

CDTD Code Division Transmit

Diversity

Phân tập phát phân chia theo mã

Environment

Môi trường vô tuyến hỗn hợp

CSI Channel State Information Thông tin trạng thái kênh

Equalizer

Bộ cân bằng hồi tiếp quyết định

DFT Discrete Fourier Transform Biến đổi Fourier rời rạc

DMC Discrete Memoryless

Channel

Kênh không nhớ rời rạc

DOA Direction Of Arrival Hướng tới của tín hiệu

DS-CDMA Direct Spread CDMA CDMA trải phổ trực tiếp

FDD Frequency Division Duplex Song công phân chia theo tần số FIR Finite Impulse Response Đáp ứng xung giới hạn

distributed

Phân bố xác định độc lập

IDFT Inverse Discrete Fourier

Transform

Biến đổi Fourier rời rạc ngược

IIR Infinite Impulse Response Đáp ứng xung vô hạn

ISI InterSymbol Interference Nhiễu liền ký tự

MAC Multiple-Access Channel Kênh đa truy nhập

MAI Multi Access Interference Nhiễu đa truy nhập

MI Multiple Input Nhiều đầu vào

Sequence Estimator

Bộ −ớc tính chuỗi giống nhất có thể

Division Multiplexing

Ghép kênh phân chia theo tần số trực giao

S/P Serial to Parallel converter Bộ biến đổi nối tiếp/ song song

SNR Signal to Noise Ratio Tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu

ST-CM Space –Time Trellis Code mã Trellis không gian-thời gian

STP Space Time Process Quá trình xử lý không gian-thời gianTCM Trellis Coded Modulation Điều chế mã Trellis

TDD Time Division Duplex Song công phân chia theo thời gian TDMA Time Division Multiple Đa truy nhập phân chia theo thời

Access gian TDTD Time Division Transmit

Propagation direction Vectơ hướng truyền

The symbol transmitted from

α The path gain from transmit

antenna i to receive antenna j at

time t

Hệ số khuếch đại đường truyền

từ anten phát i tới anten thu j tại thời điểm t

Noise signal at receive antenna j

available for transmission

Số lượng ký tự trên đường truyền ( )x t

f r ,

( )t

y m Received wave form by antenna

element m

Dạng sóng thu được tại phần tử anten thứ m

Chu kỳ ký hiệu MC-CDMA gốc

Serial to parallel factor Hệ số chuyển đổi nối tiếp sang

A Matrix constructed from pairs of

distinct codewords to evaluate

performance criteria

Ma trận đ−ợc xây dựng từ cặp từ mã riêng biệt để −ớc tính tiêu chuẩn đặc tính

B Bandwidth of the system Băng thông hệ thống

c Code vector of codeword Vectơ mã của từ mã

C Matrix of transmitted symbols Ma trận của các ký hiệu truyền

Number of receive antennas Số l−ợng anten thu

Lr

Number of transmit antennas Số l−ợng anten phát

Lt

R Received code vector sequence Chuỗi vectơ mã thu

Coherent time of channel

Chương 1: Tổng quan về Xử lý không gian vμ thời gian

1.1 Định nghĩa và phân loại quá trình xử lý không gian và thời gian (STP)

1.1.1 Định nghĩa

Với nhiều anten, các tín hiệu thu và phát có thể được phân tách không chỉ bằng quá trình xử lý thời gian mà cả quá trình xử lý không gian Chúng ta có thể định nghĩa việc sử dụng kết hợp quá trình xử lý thời gian và quá trình xử lý không gian là quá trình xử lý không gian - thời gian STP STP là cách để cải thiện mang tính cách mạng toàn bộ tính kinh tế và hiệu quả của hệ thống vô tuyến số nói chung và hệ thống thông tin vô tuyến tế bào nói riêng[20]

Với ý tưởng kết hợp quá trình xử lý không gian và thời gian với nhau, các quá trình xử lý tín hiệu trong hệ thống sẽ diễn ra đa dạng và phức tạp hơn rất nhiều so với kiểu xử lý riêng biệt trước đây Để mô tả và gọi tên tất cả các quá trình STP

cụ thể chúng ta sẽ thực hiện việc phân loại nó dựa trên những tiêu chí khác nhau, trong những phân tiếp theo của mục này và chương này chúng ta sẽ phân loại gọi tên và tập trung trình bày theo hướng phân loại theo cấu trúc và trình bày từng quá trình STP và những quá trình xử lý tín hiệu liên quan (bị thay đổi do STP đã

được áp dụng ở các phần khác)

Việc phân chia loại các STP được thực hiện tuỳ theo các khía cạnh ảnh hưởng khác nhau của nó tới hệ thống thông tin vô tuyến Ta có thể phân loại dựa trên kiến trúc của hệ thống, bao gồm các thiết kế khác nhau cho lớp vật lý của mạng vô tuyến (phần 1.1.2) Ngoài ra, còn có cách phân loại khác dựa trên thuật toán,

đó là các lựa chọn thuật toán xử lý tín hiệu và tiêu chuẩn tối ưu đánh giá (phần 1.2.3) ảnh hưởng cơ bản của các phân loại này tới các đặc điểm của kênh truyền bao gồm: góc, độ trễ, và trải phổ Doppler

1.1.2 Phân loại theo kiến trúc

Phân loại theo kiến trúc có thể dựa trên các sự lựa chọn khác nhau của cách thiết

kế lớp vật lý của hệ thống vô tuyến mà nó bị ảnh hưởng trực tiếp bởi STP Chúng

ta có thể phân loại theo kiến trúc với ba hướng được chỉ ra trong hình 1.2 Thứ nhất, trong cấu trúc đường truyền, ta có thể chọn cách và khi nào sử dụng quá trình xử lý không gian- thời gian trong các phần tử mạng Thứ đến, trong việc sử dụng lại kênh truyền, chúng ta có thể chọn việc sử dụng lại phổ tần số (đối với hệ thống thông tin di động) Cuối cùng, đa truy nhập là mặt quan trọng của lớp vật

lý có thể chịu ảnh hưởng của STP

Quá trình xử lý không gian thời gian (STP)

Hình 1.1 Phân loại STP

Cấu trúc đường truyền

Cấu trúc đường bắt nguồn từ tất cả các mặt của STP có liên quan đến các đường truyền vô tuyến giữa trạm thu và phát Cấu trúc đường truyền, lần lượt có thể

được phân loại dựa trên số lượng anten tại đầu phát và đầu thu, và cách sử dụng STP tại trạm thu và trạm phát Khái niệm về các loại cấu trúc đường truyền khác nhau như là SISO, MISO và MIMO được diễn tả trong hình 1.3

STP tại trạm gốc và đơn vị thuê bao

STP sử dụng phân tập anten có thể được dùng tại trạm gốc, đơn vị thuê bao hay cả hai vị trí trên Sự khác nhau trong môi trường truyền dẫn, các giới hạn vật lý, sự bắt buộc về giá cả dẫn đến các sự lựa chọn khác nhau về chủng loại và số lượng anten tại trạm gốc và đơn vị thuê bao Các trạm gốc có thể sử dụng các phần tử phân tập anten dễ dàng hơn do sự thúc ép về kích thước và giá cả ít hạn chế hơn Việc sử dụng phân tập anten là nguồn quan trọng của tính đa dạng khi sự hiệu chỉnh giữa các phần tử anten không cao Tại đơn vị thuê bao, do có các bộ tán xạ nội hạt cung cấp sự giải tương quan thích hợp với khoảng cách từ 0.3 đến 0.5 chiều dài sóng giữa các anten Tại các trạm gốc, các bộ tán xạ thường được đặt xa hơn với khoảng cách từ 5 đến 10 lần chiều dài sóng để thu được sự giải tương quan tương tự [20] Với những lý do trên, số lượng anten, thiết kế các phần tử, khoảng cách và cấu trúc liên kết mạng là khác nhau tại trạm gốc và tại đơn vị thuê bao Ngày nay, STP tại trạm gốc là tiêu điểm chính mặc dù STP tại đơn vị thuê bao sẽ trở nên khả thi hơn

Kiến trỳc

Cấu trỳc

đường truyền

Cơ chế đa truy nhập

Sử dụng lại kờnh

Hình 1.2 Phân loại STP theo kiến trúc

Thu và phát STP

STP có thể được sử dụng hoặc chỉ khi phát hoặc chỉ khi thu hoặc trong cả hai

đường phát và thu Sự khác nhau giữa hai đường truyền là rất khó trong việc quyết định kênh truyền dẫn nào cần truyền STP

Đặc tính STP trong khi thu và phát có thể rất khác nhau tuỳ thuộc sự khác nhau trong nhận biết các kênh liên kết Tại đầu thu, các kênh có thể được đánh giá bằng các phương pháp blind hoặc non-blind, vì thế các tín hiệu sẽ được truyền qua các kênh trước khi được giám sát tại bộ thu Đồng thời, nhiễu cũng xuất hiện tại đầu vào của bộ thu, và có thể được lượng tử hoá hoặc bị huỷ bỏ Nói cách khác, trong khi truyền kênh truyền sẽ được thu sau khi tín hiệu rời khỏi mảng anten Việc sử dụng STP trong khi truyền vì thế yêu cầu sự nhận biết trước về kênh truyền Hơn thế nữa, sự nén nhiễu trong truyền dẫn yêu cầu sự nhận biết về các kênh truyền đối với các thuê bao sử dụng cùng kênh

MISO

SIMO

RxTx

1.1.3.1 Thuật toán ước tính kênh

Ước tính kênh đầu thu

Trong các thuật toán ước tính kênh đầu thu, chúng ta có thể sử dụng phương pháp non-blind hoặc blind Trong phương pháp blind, không có các tín hiệu huấn luyện nên cấu trúc cơ bản của kênh và/hoặc dạng điều chế tín hiệu được dùng để

ước tính kênh Còn trong các phương pháp non-blind, các tín hiệu huấn luyện

được truyền cùng với các tín hiệu thông tin để có thể ước tính kênh ở bộ thu

Thuật toán

Thuật toán

Ước tính

Thuật toán thu

Hình 1.4 Phân loại STP theo thuật toán

Trong hệ thống TDMA có chuỗi huấn luyện nên ta có thể sử dụng để ước tính kênh Phần lớn các kênh vô tuyến có thể được mô phỏng tốt với bộ lọc FIR thời gian rời rạc Cách thông thường nhất để ước tính kênh là ước tính các nhánh trong bộ lọc FIR bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất Phổ của nhiễu và giao thoa có được ước tính thành bảng kê ma trận mẫu đối với sóng có hiệu trễ thời gian khác nhau Chúng ta có thể xác định ít nhất năm bảng kê ma trận khác nhau

để ước tính các đặc tính của nhiễu và kênh

Như đã biết, việc lọc thời gian trong bộ phát và bộ thu được sử dụng để giảm bớt

số lượng các tham số cần xác định Điều này có thể cải thiện việc ước tính kênh,

đặc biệt nếu chuỗi huấn luyện là ngắn và xung ở trong bộ thu và bộ phát có quãng thời gian dài

Kênh truyền được mô phỏng với các đường tín hiệu đã được biểu diễn bằng tham

số hóa các hướng truyền tới và các hệ số khuếch đại tương ứng Các hệ số này

ược tăng thêm do sử dụng dữ liệu đã lựa chọn để

ước tính lại kênh và phổ nhiễu cộng giao thoa sau khi khởi tạo cân bằng Việc

h kênh truyền

yền, hai phương pháp chính được sử dụng là mạch đảo và hồi tiếp Trong phương pháp mạch đảo, trên thực tế ta sử dụng các kênh thu và

số phát và thu

được tách riêng với 4 đến 5 % tần số sóng mang Các kênh này sau đó được đảo,

sau đó được xác định và được sử dụng để thực hiện ước tính kênh cải thiện Mặc

dù vậy, tỷ lệ lỗi bit BER của bộ cân bằng không được cải thiện ở cùng cấp độ

Điều này phải thực hiện với thức tế là không phải tất cả các khía cạnh của ước tính kênh đều quan trọng

Số lượng ký hiệu huấn luyện đ

tăng một lượng lớn dữ liệu huấn luyện đã cải thiện các ước tính cho cả kênh và phổ của nhiễu cộng giao thoa Việc này cải thiện sự cân bằng và triệt nhiễu liền kênh

Ước tín

Trong ước tính kênh tru

kênh phát có cùng tần số và tại cùng một thời điểm là đồng nhất tuỳ theo nguyên

lý của mạch đảo Do các kênh thu có thể được ước tính như đã được miêu tả trên, vì thế các kênh phát đôi khi gần đúng khi sử dụng nguyên lý này

Trong các hệ thống song công phân chia theo tần số FDD, các tần

tuy nhiên, nếu góc của tín hiệu nhỏ thì dấu hiệu không gian của kênh sẽ bằng xấp xỉ nghịch đảo [7] Nếu kênh phát không thể xem xét như mạch đảo, chúng

ta có thể thử tham số hoá các nhánh trong kênh FIR dưới các dạng đường tín hiệu của các hướng đến và các hệ số khuếch đại Việc ước tính này trong kênh thu có thể được biến đổi thành việc ước tính kênh truyền Tuy vậy, trong thực tế

điều này có thể là khó sử dụng Một vấn đề đặt ra là chúng ta cần phải tính toán chính xác kích cỡ các mảng anten

Trong các hệ thống song công phân chia theo thời gian TDD , kênh thu và phát

được tách biệt về mặt thời gian nhưng không được tách biệt về mặt tần số Với nguyên lý này, chúng ta có thể dựa vào mạch đảo và sử dụng các ước tính kênh

phát

ước tính kênh Hoặc có thể chọn các tham số của kênh phát được xác định tại

Trong TDMA, các nhiệm vụ chính được thực hiện bởi một bộ thu không

thu, cân bằng nhiễu liền ký tự, triệt nhiễu liền kênh Chúng ta có thể phân loại các thuật toán TDMA thành STP được tách riêng

Trong STP, chúng ta có thể tách riêng quá trình xử lý không gian và quá trình xử

gian trước và sau là bộ xử

lý thời gian (bộ cân bằng) Bộ xử lý không gian có thể được sử dụng để giảm

a đơn giản Các lựa chọn chính của bộ xử lý thời gian

của kênh thu để ước tính kênh truyền Mặc dù vậy, chú ý rằng đối với các kênh thay đổi theo thời gian, mạch đảo chỉ có giá trị nếu thời gian song công nhỏ hơn nhiều so với thời gian liên lạc đồng nhất Sự chính xác của việc ước tính kênh truyền vì thế phụ thuộc vào kỹ thuật truyền song công và các đặc tính kênh Một cách tính gần đúng cho việc ước tính kênh truyền là sử dụng hồi tiếp Tín hiệu thu được tại đầu thu được đưa trở lại đầu phát, điều này cho phép đầu

đầu thu đưa trở lại đầu phát Một lần nữa, đặc tính của các kỹ thuật hồi tiếp tuỳ thuộc vào các đặc điểm kênh và bản chất của thuật toán hồi tiếp

1.1.3.2 Thuật toán thu TDMA

thời gian thực hiện sự phân tập

hoặc chung trong miền không gian và thời gian Điều này được mô tả ở hình 1.5

Phân tách không gian và thời gian một người dùng

lý thời gian Điều này dẫn đến có beamformer không

nhiễu liền kênh trong khi vẫn tối đa hoá phân tập không gian Đầu ra của bộ xử

lý không gian được đưa tới bộ xử lý thời gian để giảm nhiễu liền ký tự và khôi phục sự phân tập thời gian

Bộ xử lý không gian có thể là beamformer tương thích đầy đủ cho đến là hệ thống chuyển mạch chùm ti

là bộ cân bằng tuyến tính LE, bộ cân bằng hồi tiếp quyết định DFE, hoặc bộ ước tính mảng giống tối đa MLSE.

Beamformer không gian và bộ cân bằng thời gian có thể hoặc được điều chỉnh riêng biệt, beamformer được điều chỉnh trước rồi đến bộ cân bằng, hoặc chúng

người dùng

Kết hợp không gian thời gian cho một ng

ín hiệu yêu cầu, ví dụ như không tách biệt khi thực hiện trải rộng trong miền không gian và thời gian, quá

có thể được điều chỉnh chung

Hình 1.5 Phân loại thuật toán thu TDMA sử dụng STP trường hợp đơn và đa

ười dùng

Khi xuất hiện đồng thời trải rộng độ trễ và góc của t

trình xử lý chung không gian và thời gian có nhiều đặc tính thuận lợi Quá trình

xử lý chung không gian-thời gian chất lượng cao hơn so với các phương pháp xử

Thời gian

không gian

tách biệt

Thời gian không gian chung

TDMA

Đa người sử dụng

Một người sử dụng

DFE MLSE

Beamformer

không gian LE/DFE MLSE

LE/DFE MLSE

lý không gian thời gian tách biệt khi xử lý với trải rộng trễ trong nhiễu liền kênh Một số cấu trúc bộ thu được đưa ra, được chia ra thành các bộ cân bằng tuyến tính không gian-thời gian, các bộ cân bằng hồi tiếp không gian-thời gian, các bộ MLSE

Khi điều chỉnh các bộ cân bằng không gian-thời gian sử dụng chuỗi huấn luyện ngắn, ta sẽ bắt gặp một vấn đề là nếu ta có nhiều phần tử anten, khi đó có thể rất

gian đơn thuần với bộ thu một anten, bộ cân bằng hồi tiếp tốt hơn nhiều so với bộ cân bằng tuyến tính và MLSE tốt hơn bộ cân bằng

khó khăn để sử dụng toàn bộ phổ không gian-thời gian của nhiễu cộng giao thoa Việc điều chỉnh các bộ cân bằng khi đó dễ trở nên kém chất lượng hoặc kỳ quặc Một giải pháp cho vấn đề này là tập trung vào việc ước tính và sử dụng phổ không gian của nhiễu cộng giao thoa Điều này dẫn đến một bộ cân bằng chỉ nén nhiễu trong miền không gian Khi sử dụng nhiều phần tử anten, giải pháp này có thể đủ tốt Một giải pháp khác có thể để ước tính là kiểu tự nội suy AR bậc thấp cho phổ không gian-thời gian của nhiễu cộng giao thoa Giải pháp này là thuận lợi với hai lý do Thứ nhất, kiểu AR cho nhiễu cộng giao thoa được ước tính dễ dàng hơn so với kiểu trung bình dịch chuyển MA, là hiệu ứng xảy ra khi ước tính phổ với ma trận mẫu các ước tính của các sóng hiệu trễ khác nhau Thứ hai, kiểu AR bậc thấp đưa ra như các hệ số của bộ lọc FIR bậc thấp trong các bộ lọc của các bộ cân bằng tối ưu Khi kênh được mô phỏng bởi bộ lọc FIR, nhiễu cộng giao thoa được mô phỏng bởi kiểu AR, thì MMSE với bộ cân bằng hồi tiếp phân

bố tối ưu DFE sẽ có cấu trúc chỉ gồm các bộ lọc FIR Đây là đặc tính tốt vì khi

bộ lọc của bộ cân bằng chỉ gồm các bộ lọc FIR chúng ta không phải lo lắng tới vị trí các cực của chúng [13]

Đối với quá trình xử lý thời

hồi tiếp Khi sử dụng STP và sử dụng một lượng tương đối lớn các anten thu thì

sự khác nhau về đặc tính giữa ba bộ cân bằng ít được đưa ra [20] Với lý do đó, bằng việc cộng thêm đại lượng không gian, kênh có thể dễ dàng được biến đổi bởi bộ cân bằng tuyến tính Bộ lọc hồi tiếp của DFE không gian-thời gian và

mảng ước tính của MLSE sẽ không thêm nhiều đặc tính như trường hợp một anten, thuần tuý thời gian

Tách sóng đa người dùng

Với trường hợp nhiều anten, việc tách sóng đa người sử dụng trong hệ thống

1.1.3.3 Thuật toán thu CDMA

ở đây chúng ta giới hạn chỉ đề cập tới hệ thống DS-CDMA Trong DS-CDMA

Có hai kiểu sơ đồ tách sóng chính cho CDMA, tách sóng một người sử dụng và

bộ cân bằng hồi tiếp đa người sử dụng hoặc MLSE đa người sử dụng Bộ cân

bằng hồi tiếp đa người sử dụng có thuận lợi về mặt tính toán hơn so với MLSE vì

độ phức tạp của nó tăng tuyến tính với số lượng người sử dụng, ngược lại độ phức tạp lại tăng theo hàm mũ với số lượng người ở MLSE Một vấn đề quan trọng cần giải quyết trong tách sóng đa người sử dụng là việc ước tính các kênh cho người

sử dụng Nếu các tín hiệu tương quan thì đó có thể là điều thuận lợi cho việc ước tính kênh Tuy nhiên, trong trường hợp này một số các hệ số kênh có thể dễ dàng trở nên thừa khi điều khiển với chuỗi huấn luyện ngắn

các nhiệm vụ chính của bộ thu là nén nhiễu MA và tách sóng Trong sơ đồ hình cây các sự lựa chọn thuật toán được chỉ ra trong hình 1.6

tách sóng đa người sử dụng Trong trường hợp một người sử dụng, chỉ một tín hiệu của người sử dụng được nhận diện tại một thời điểm và các tín hiệu khác

được coi là nhiễu Trong trường hợp tách sóng đa người sử dụng, tất cả người sử dụng được cùng nhận diện

thời gian của bộ thu giải tương quan đơn giản Nó lợi dụng đường tín hiệu thu thẳng, và hữu ích trong các môi trường không có trải phổ trễ do truyền đa đường Khi có một vài đường thu thẳng, việc lọc có thể cùng được thực hiện trong miền thời gian và không gian Nếu suy rộng ra, bộ tách sóng RAKE cũng là bộ thu RAKE không gian-thời gian ST-RAKE, nó là sự tổ hợp một beamformer trên một đường sau khi ra khỏi bộ tổ hợp RAKE Thuật toán này cũng được xem như

là bộ lọc phù hợp trong cả miền không gian và thời gian

CDMA

Đa người sử dụng Một người sử

dụng

Beamformer

ST- RAKE ST- MLSE ST- Linear

Hình 1.6 Các thuật toán thu CDMA sử dụng STP trong trường hợp đơn và đa

ST- Decorrelator

người dùng

Tách sóng đa người sử dụng

ng đa người sử dụng được tách riêng trong miền không gian và thời gian, nhưng ở đây chúng ta chỉ quan tâm đến các bộ tách sóng Mặc dù trong các sơ đồ tách só

tuyến tính và bộ tách sóng MLSE đa người sử dụng chung trong miền không gian-thời gian MLSE đa người sử dụng không gian-thời gian được tổng quát từ MLSE đa người sử dụng thời gian MLSE sẽ là tối ưu nếu các kênh cho tất cả mọi người sử dụng đã được biết Tuy nhiên, như trong hệ thống TDMA, ước tính nó

phức tạp, các bộ tách sóng tuyến tính ít phức tạp hơn Các ví dụ cho các bộ tách sóng tuyến tính là bộ tách sóng giải tương quan không gian-thời gian ST-Decorr

và bộ tách sóng MMSE không gian-thời gian ST-MMSE [20]

Các thuật toán truyền không gian-thời gian sử dụng nhiều kỹ thuật để tối đa hoá

sự phân tập, tối thiểu hoá việc phát ra nhiễu liền kềnh và đồng thời trong một số

nh trong hệ thống thông tin vô tuyến (đặc biệt trong hệ thống thông tin di động) hiện nay, các sơ đồ quá trình xử lý tín hiệu có thể được đưa ra

u nhận được, các đặc tính trễ nguồn, các phổ Doppler, các tham số này rất quan trọng cho phân tích hệ

trường hợp thực hiện tiền cân băng kênh đối với nhiễu liền ký tự Nói chung, do việc cân bằng nhiễu liền ký tự có thể được thực hiện tại bộ thu, STP truyền tập trung vào cực đại hoá lợi ích của sự phân tập và giảm nhiễu liền kênh Trong trường hợp, khi các kênh truyền cho các tín hiệu và người sử dụng liền kênh đã

được biết, các thuật toán truyền có thể thực hiện thêm không gian-thời gian để tối

đa hoá lợi ích của sự phân tập trong khi vẫn tối thiểu hoá việc tạo ra nhiễu liền kênh ở đây, một lần nữa, cả việc tách riêng và gộp chung không gian- thời gian

có thể được quan tâm, với mục đích cuối cùng là cải thiện đặc tính Khi đó, các kênh của người sử dụng liền kềnh không được biết trước và kênh báo hiệu được biết trước chỉ là tương đối Các thuật toán truyền có thể sử dụng beamforming

đơn giản, với các chùm tia được lái hướng tới các hướng di động trội hơn với các búp sóng cạnh thấp để giảm phát ra nhiễu liền kênh Trong trường hợp không có

sự biết trước về kênh truyền, các thuật toán truyền làm giảm các cơ chế tối đa hoá độ phân tập Các cơ chế này chuyển sự phân tập không gian của các anten truyền thành các dạng sự phân tập khác mà bộ thu có thể sử dụng được Ví dụ như việc dò pha, trễ và mã hoá không gian-thời gian

1.2 Ước tính kênh

Đối với các kiểu kê

nhằm cải thiện đặc tính của hệ thống, và phân tích hệ thống chính xác cũng được thực hiện nhằm dự đoán đặc tính và dung lượng hệ thống

Nói chung, các tham số được mô tả mẫu như độ dài tín hiệ

thống với các anten đa hướng Vấn đề rất quan trọng trong các hệ thống không

gian-thời gian là sự nhận biết hướng đến DOA của các tín hiệu nhận, điều này

không có trong các kiểu thông thường Việc sử dụng các khái niệm kinh điển

như fading, trải phổ Doppler, tương quan, các kiểu kênh không gian có thể

được xây dựng để tổ hợp thành các khái niệm như phổ trễ thời gian, DOA và các

hình học mảng tương thích

Trong phần này, chúng ta sẽ quan tâm tới việc ước tính các kênh thông tin vô

tuyến từ các ký tự được truyền đi tới các tín hiệu mẫu nhận được Các kênh ở đây

Hình 1.7 Mô hình của kênh thông tin vô tuyến vô hướng

Một mẫu băng gốc tổng quát của mộ

hình 1.7 Các ký tự, d(t), đại

số hạng n(tc), với tc thể hiện thời gian liên tục Sự tổng hợp tín hiệu yêu cầu và nhiễu cộng giao thoa thu được

bao gồm quá trình điều chế, kênh truyền cũng như các bộ lọc đầu thu và đầu

phát Chúng ta cũng thảo luận về các loại nhiễu và giao thoa có ảnh hưởng tới tín

t kênh thông tin vô tuyến được mô tả trong diện cho nguồn và thông tin được mã hoá kênh (trong miền thời gian rời rạc), đầu tiên được điều chế thành dạng tín hiệu xung,

và sau đó được truyền qua kênh truyền tới đầu thu

Giao thoa và nhiễu nhiệt thêm vào được đại diện bởi

được lọc trong bộ thu trước khi lấy mẫu Nói chung, quá trình này sẽ gây ra thành

phần nhiễu trong tín hiệu được lấy mẫu

Kênh truyền gồm cả truyền đa đường tạo ra phổ không gian và thời gian của tín hiệu, ví dụ tín hiệu đến từ các hướng khác nhau với các trễ thời gian khác nhau Nếu nguồn, đầu thu hoặc môi trường di chuyển hoặc thay đổi khi đó kênh cũng

sẽ thay đổi theo thời gian Mặc dù vậy, ở đây chúng ta chủ yếu quan tâm đến các kiểu kênh thay đổi theo thời gian Điều này có thể được chứng tỏ khi xét đến một sơ đồ hệ thống TDMA nếu độ dài khung ngắn

Kênh băng gốc gồm bộ điều chế, kênh truyền thời gian thay đổi và các bộ lọc thu, cơ bản được tạo ra bởi bộ lọc FIR trong miền thời gian rời rạc có thời gian biến đổi như sau:

-1)d(t) + n(t) (1.1) y(t) = b(q

Với t là số nguyên đại diện cho thời gian rời rạc, y(t) là tín hiệu nhận được đã

được lấy mẫu, , b(q-1) = b0 + b1 q-1 + + bnb q- nb là đáp ứng bộ lọc FIR của kênh

đối với tín hiệu đưa vào, d(t) là mảng ký hiệu rời rạc được truyền đi và n(t) là nhiễu cộng giao thoa tại một thời điểm lấy mẫu Tín hiệu nhận được y(t) là tín hiệu có giá trị phức hợp của pha (phần thực) và thành phần trực giao (phần ảo) Tương tự như vậy, các hệ số trong bộ lọc FIR, b(q-1), cũng là giá trị phức hợp Tuỳ theo loại điều chế được sử dụng, các ký hiệu được truyền đi d(t) sẽ có giá trị thực hoặc giá trị phức

Nếu ta có nhiều anten tại bộ thu, chúng ta có thể thu thập các tín hiệu nhận trong một cột vectơ: y(t) = [y1(t) y2(t) yM(t)]T, với M là số lượng anten Tín hiệu nhận

được bây giờ có thể được định dạng là y(t) = b(q-1 ) d(t) + n(t), với b(q ) là -1vectơ cột đa thức chứa các kênh đa thức bi (q-1), bậc nb, cho từng anten riêng biệt

- 1 - 1 b(q ) = [ b1(q ) b2(q- 1 ) b3(q- 1 ) bM(q- 1 )] T (1.2)

Nhiễu cộng giao thoa của mỗi anten khác nhau, ni(t), được đại diện bởi một vectơ:

n(t) = [n1(t) n2(t) nM(t)]T (1.3)

Nhiễu cộng giao thoa trong một số trường hợp sẽ là tổng của giao thoa liền kênh cộng với nhiễu nhiệt Trong trường hợp nhiều anten thì nó có thể được biểu diễn như sau:

Nếu các tần số cho đường truyền lên và xuống là như nhau, như trong hệ thống phân chia theo thời gian, thì kênh xuống cơ bản giống như kênh lên Nếu tần số trong đường lên và xuống khác nhau, như trong hệ thống phân chia theo tần số,

nó có thể cần để tham số hoá ước tính kênh dưới dạng các hướng tín hiệu đến và các hệ số khuếch đại đường kết hợp của chúng

Khi sử dụng nhiều anten thu, chất lượng của việc ước tính kênh sẽ đặc biệt quan trọng Với trường hợp nhiều phần tử anten việc cải thiện tỷ lệ BER trong kiểu dựa trên bộ cân bằng có sử dụng các ước tính kênh thì lớn hơn so với trường hợp chỉ có một anten Nguyên nhân cho điều này là hệ thống với nhiều anten có thể thực hiện loại bỏ hoàn toàn cũng như khuếch đại các hệ số khuếch đại của tín hiệu mong muốn Tuy nhiên để đạt được việc cải thiện tối đa, các hệ số của bộ cân bằng không gian-thời gian phải được điều chỉnh một cách chính xác

Cách tiếp cận gần nhất cho ước tính kênh vô tuyến, như mô hình trong hình1.7,

là ước tính trực tiếp các hệ số của bộ lọc FIR của kênh Các hệ số của bộ lọc FIR

có thể được ước tính bằng việc sử dụng xấp xỉ các bình quân nhỏ nhất

Từ các kiểu kênh nói chung và các kiểu nhiễu không gian-thời gian nói riêng, ta

sẽ có độ chính xác thấp khi các tham số của chúng được ước tính với ít số liệu các cách để cải thiện với việc ước tính các bình quân nhỏ nhất cơ bản của các tham số FIR sẽ được khảo sát trong phần này Việc ước tính kênh và các đặc tính nhiễu có thể được cải thiện với ít nhất năm cách khác nhau:

1 Những thúc ép về mặt cấu trúc và các thông tin trước đó có thể được sử dụng để giảm số lượng các tham số cần được ước tính

2 Các dữ liệu có thể được tiền sàng lọc hoặc hướng vào một khoảng nhỏ để cải thiện tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu (S/N)

3 Số lượng dữ liệu huấn luyện có thể được tăng bởi việc sử dụng các ký tự

dò tìm trong suốt các khoảng thời gian ban đầu khi chuỗi ký hiệu không

được biết

4 Các kiểu tham số được đơn giản hoá có thể được ước tính cho nhiễu và giao thoa

5 Thực hiện ước tính kênh và nhiễu không gian-thời gian cùng nhau

Cả năm nguyên tắc này có thể dùng riêng hoặc kết hợp lại với nhau

1.3 Cân bằng

1.3.1 Căn bản về quá trình cân bằng

Như chúng ta đã biết nhiễu liền ký tự ISI đã được thừa nhận như sự trở ngại chính cho việc truyền dữ liệu tốc độ cao thông qua các kênh vô tuyến di động Sự cân bằng là kỹ thuật được sử dụng để chống lại nhiễu liền ký tự

Với nghĩa rộng, thuật ngữ cân bằng có thể được sử dụng để miêu tả bất cứ quá trình hoạt động xử lý tín hiệu nhằm tối thiểu hoá ISI Do fading kênh vô tuyến là ngẫu nhiên và thay đổi theo thời gian, các bộ cân bằng phải dò tìm các đặc tính thay đổi theo thời gian của kênh và vì thế nó được gọi là các bộ cân bằng thích ứng

Các chế độ hoạt động nói chung của bộ cân bằng thích ứng gồm huấn luyện và

dò tìm Trước tiên, chuỗi huấn luyện độ dài cố định được gửi đi từ đầu phát khi

đó bộ cân bằng của đầu thu có thể tính trung bình thiết lập thích hợp Chuỗi huấn luyện cơ bản là tín hiệu nhị phân giả ngẫu nhiên hoặc cố định, mẫu bit đã được biết trước Theo ngay sau chuỗi huấn luyện, dữ liệu người sử dụng (có hoặc không có các bit mã) được gửi đi, và bộ cân bằng tương thích tại đầu thu sử dụng thuật toán đệ quy để đánh giá kênh và ước tính các hệ số bộ lọc để bù cho kênh Chuỗi huấn luyện được thiết kế để cho phép bộ cân bằng tại đầu thu nhận được các hệ số bộ lọc đúng trong điều kiện kênh kém nhất vì thế khi chuỗi huấn luyện kết thúc, các hệ số bộ lọc gần đạt giá trị tối ưu cho việc nhận dữ liệu người sử dụng Khi dữ liệu người sử dụng được thu, thuật toán thích ứng của bộ cân bằng

dò tìm sự thay đổi của kênh

1.3.2 Phân loại các kỹ thuật cân bằng

Các kỹ thuật cân bằng có thể được chia ra thành hai loại chính cân bằng tuyến tính và phi tuyến Mỗi loại được xác định thông qua đầu ra của bộ cân bằng thích ứng được sử dụng cho điều khiển sau (hồi tiếp) của bộ cân bằng Việc quyết định giá trị của bit dữ liệu số thu được và áp dụng hoạt động ngưỡng hoặc trượt (hoạt

động phi tuyến) để quyết định giá trị của tín hiệu tại đầu ra của thiết bị thực hiện quyết định Nếu tín hiệu đó không được sử dụng trong đường hồi tiếp để thích ứng bộ cân bằng, thì cân bằng đó là tuyến tính Nói cách khác, nếu tín hiệu được hồi tiếp để thay đổi các đầu ra tiếp sau của bộ cân bằng, thì cân bằng đó là phi tuyến Một số cấu trúc bộ lọc được sử dụng để thực hiện bộ cân bằng tuyến tính

và phi tuyến Xa hơn, đối với mỗi cấu trúc, có nhiều thuật toán được dùng để

tương thích với bộ cân bằng Hình 1.8 đưa ra sự phân loại chung các kỹ thuật cân bằng tuỳ theo loại, cấu trúc và thuật toán được sử dụng

Cấu trúc chung bộ cân bằng là bộ cân bằng ngang tuyến tính LTE Bộ lọc ngang tuyến tính được tạo từ các đường trễ nhánh, với khoảng trễ Ts Tổng kết lại, các thành phần trễ có hệ số khuếch đại duy nhất và độ trễ Ts, hàm truyền đạt của bộ cân bằng ngang tuyến tính có thể được viết như hàm của toán tử trễ exp(-jωTs) hoặc z-1 Bộ lọc này có nhiều điểm không nhưng chỉ có điểm cực chỉ tại z=0, và

được gọi là đáp ứng xung xác định FIR, hoặc đơn giản gọi là bộ lọc ngang Nếu

bộ cân bằng có cả nhánh hồi tiếp âm và hồi tiếp dương, thì hàm truyền đạt của nó

là hàm hữu tỷ của z-1, và được gọi là bộ lọc đáp ứng xung không xác định IIR với các điểm cực và điểm không

Sq Root RLS

RLS Fast RLS Sq.Root RLS

Cỏc thuật toỏn

Hình 1.8 Phân loại các bộ cân bằng

1.4 Xử lý mảng

1.4.1 Giới thiệu chung

Chúng ta tồn tại vì chúng ta có thể cảm nhận được môi trường xung quanh chúng

ta Mắt của chúng ta phát hiện được sóng điện từ trong khoảng từ 450 THz đến 750THz Sự truyền phát xạ này mang một lượng lớn các thông tin rất thuận lợi cho chúng ta Hệ thống xử lý quang của chúng ta cho ta biết cường độ, hướng truyền, và thậm chí cả nội dung phổ của ánh sáng tới, cho phép não bộ của chúng

ta nhận dạng được các đặc điểm, các đối tượng mà chúng ta thấy yêu thích, những cái đẹp và nguy hiểm của thế giới mà chúng ta đang sống

Tương tự như vậy, tai của chúng ta, đóng vai trò như bộ lọc, cũng phát hiện và xử

lý phát xạ âm thanh Bộ phận cảm ứng âm thanh của chúng ta ước tính một cách chính xác hướng của các sóng âm thanh phát ra Chúng ta có thể xử lý các tín hiệu âm thanh thành các thông tin chính xác về khoảng cách của sự kiện, như việc đến gần của bão có sấm sét, tiếng kêu các bộ phận của xe hơi,…vv

Bộ xử lý chuỗi

( )t m y

( ) ( ) ( )x t s x t n x t

f r , = r , + r ,

( )t z

tâm vào tín hiệu được truyền đạt bởi việc truyền ở đây, một mảng hay một nhóm các bộ cảm biến được đặt tại các vị trí không gian riêng biệt được triển khai để đo trường sóng truyền, nó có thể là điện từ, âm thanh, hoặc địa chấn Như đã chỉ ra trong hình 1.9, một mảng các mẫu của trường f( )xr ,t { } 1

0

ư

=

M m m

xr

, tại vị trí cảm biến và khoảng thời gian { Các bộ cảm biến đóng vai trò như các bộ chuyển đổi, biến

đổi năng lượng từ trường thành năng lượng điện Trong xử lý chuyển đổi, đầu ra thứ m của bộ cảm biến

}

n t

( )t

y m có quan hệ với trường tại vị trí của bộ cảm biến bởi

ít nhất một hệ số biến đổi (hệ số khuếch đại) và có thể bởi việc lọc không gian và thời gian M ảng thu thập các dạng sóng này để tạo ra tín hiệu đầu ra z(t); trong quá trình tạo tín hiệu đầu ra, các thông tin về tín hiệu truyền (s) được tách ra Một vài mảng lấy mẫu trường chung có thể được kết hợp lại để tạo ra nhiều thông tin chuẩn xác hơn về tín hiệu (s) Mục tiêu của xử lý mảng là kết hợp các đầu ra của các bộ cảm biến để:

ƒ Nâng cao tỷ số tín hiệu trên nhiễu S/N tốt hơn so với đầu ra của một cảm biến đơn lẻ

ƒ Biểu thị đặc điểm của trường bằng cách xác định số lượng nguồn của năng lượng truyền, các vị trí của các nguồn này, và các dạng sóng mà chúng phát ra

ƒ Dò tìm các nguồn năng lượng khi chúng chuyển động trong không gian 1.4.2 Lọc hướng

Lọc hướng được sử dụng cho các thuật toán xử lý tín hiệu khác nhau với mục tiêu

là các khả năng bắt tín hiệu của mảng theo một hướng riêng biệt Dựa trên tính tương tự của ánh sáng làm tín hiệu, búp chính của mô hình hướng của mảng còn

được gọi là chùm tia Thuật toán Lọc hướng hướng bộ lọc mảng không gian về phía các hướng mong muốn nhưng mang tính thuật toán hơn là về tính vật lý Các thuật toán Lọc hướng nói chung thực hiện các hoạt động giống như tại đầu ra của các bộ cảm biến bất kể nhiều nguồn hoặc có đặc tính nhiễu trong trường sóng

Các thuật toán xử lý tín hiệu phát huy theo khuynh hướng các thuật toán Lọc hướng truyền thống có từ những ngày đầu của xử lý mảng Các thuật toán Lọc hướng truyền thống sử dụng các thuật toán xử lý số tín hiệu hiện đại (như FFT) mang lại lợi ích lớn

1.4.2.1 Lọc hướng kiểu trễ và cộng

Lọc hướng trễ-và-cộng là thuật toán xử lý tín hiệu mảng đơn giản và lâu đời nhất vẫn còn hữu dụng cho tới ngày nay ý tưởng cơ bản đó là: Nếu một tín hiệu truyền đi được tái hiện trong độ mở của mảng, các đầu ra của bộ cảm biến, được làm trễ thích hợp và sau đó được cộng với nhau, để tăng cường tín hiệu so với nhiễu, hoặc các sóng truyền theo các hướng khác nhau.Trễ để tăng cường tín hiệu

có liên quan trực tiếp tới độ dài thời gian tín hiệu truyền giữa các bộ cảm biến Cụ thể, xét tín hiệu s(t) phát ra từ nguồn tại điểm

y m = ,Dạng sóng được đo đạc bởi bộ cảm biến thứ m là : bộ cảm biến lấy mẫu không gian các trường sóng tại vị trí của bộ cảm biến Bộ lọc hướng trễ-và-cộng thực hiện ghép độ trễ và độ lớn biên độ vào đầu ra của mỗi bộ cảm biến rồi sau đó lấy tổng các tín hiệu (hình 1.10)

Tín hiệu đầu ra của bộ lọc hướng trễ-và-cộng được xác định bằng:

M

m

m y t t

Việc đánh trọng số biên độ đôi khi được gọi là búp sóng của mảng, để tăng cường

định dạng của chùm tia và giảm các mức búp sóng phụ Độ trễ được điều chỉnh

ξ

để tập trung chùm tia của mảng vào các tín hiệu được truyền theo hướng hoặc

từ một điểm x0 trong không gian

Trễ

0 Δ

Hình 1.10 Nguyên lý bộ lọc hướng trễ-và-cộng

1.4.2.2 Bộ lọc không gian và thời gian

Trong xử lý tín hiệu cổ điển, các hệ thống tuyến tính thời gian không thay đổi

được mô tả đặc điểm bằng việc khảo sát các tín hiệu đầu ra của chúng khi tín hiệu đầu vào là hình sin Thực hiện việc phân tích này với tất cả các tần số đầu ra của đáp ứng tần số của hệ thống, sự phân tích này cung cấp đặc tính đầy đủ đáp ứng tần số vào-ra của hệ thống Do tín hiệu đầu ra z(t) của trễ-và-cộng beamformer là tuyến tính, hàm thời gian không thay đổi của trường sóng là

, chúng ta có thể đặc tính hoá mối quan hệ này theo cách tương tự Chúng

ta chỉ cần xác định đáp ứng của bộ lọc hướng trễ-và-cộng tại tần số sóng phẳng

đơn sắc là (hoặc độ dài sóng tương đương ) được truyền theo hướng

bộ lọc không gian-thời gian Dẫn đến, kiểu mảng quyết định dạng hướng của mảng

1.4.2.3 Lọc hướng kiểu lọc và cộng

Như miêu tả trong phần nói về bộ lọc hướng trễ-và-cộng, chúng ta giả thiết rằng các bộ cảm biến lấy mẫu trường sóng mà không sử dụng bị méo hoặc bị lọc: tín hiệu bộ cảm biến thứ m là : y m( )t = f( )x,t Như diễn tả trong [5], các bộ cảm biến

đóng vai trò thực sự như các bộ chuyển đổi, thực hiện lọc thường xuyên các tín hiệu bộ cảm biến cả về không gian và thời gian Chúng ta cũng nên nhận thấy rằng, nếu có nhiều tín hiệu xuất hiện trong trường sóng được đo đạc bởi các bộ cảm biến thì nhiễu sẽ làm nhiễu loạn sự giám sát Để giúp xoá các nhiễu không mong muốn này, chúng ta cần đưa thêm vào lọc tuyến tính Với những lý do trên, chúng ta nên thực hiện lọc tại các đầu ra của bộ cảm biến Việc kết hợp các đầu

ra đã được lọc để định dạng chùm tia được gọi là lọc hướng lọc-và-cộng, miêu tả trong hình 1.11

Có thể sử dụng các bộ lọc không gian, thời gian riêng rẽ hoặc là sử dụng bộ lọc không gian và thời gian, chi tiết về đặc điểm và khả năng ứng dụng của từng loại

được trình bày chi tiết trong 12]

( )t z

Delay

0 Δ

Trong phần này, ta đã miêu tả về lọc hướng nói chung, lọc hướng trễ-và-cộng và các thay đổi của nó Qua đây thấy rằng lọc hướng cơ bản là quá trình xử lý tín hiệu mảng: Việc điều chỉnh các độ trễ tương đối giữa các tín hiệu bộ cảm biến để

các sóng truyền theo một hướng riêng biệt với tốc độ riêng biệt Nhiễu và các sóng khác được truyền tới từ các hướng khác hoặc không truyền Vì thế trễ-và-

cộng beamformer đóng vai trò như một bộ lọc thông dải không gian-thời gian Tần số trung tâm của bộ lọc này tương đương với các sóng được truyền có hưóng truyền giả định xác định bởi các độ trễ bộ lọc hướng Góc mở và sắc thái của mảng xác định độ rộng băng thông của bộ lọc với số lượng bộ cảm biến, vị trí của chúng trong góc mở và sắc thái quyết định cấu trúc "băng chặn" Hàm truyền đạt của bộ lọc có thể được thu hẹp thông qua việc lọc đúng tại mỗi bộ cảm biến (lọc hướng lọc-và-cộng) Việc lọc trước-sau có thể là không gian, thời gian hoặc cả hai, và bổ sung các đặc tính lọc có đảm bảo của bộ lọc hướng trễ-và-cộng

Mảng có thể được sử dụng theo hai kiểu khác nhau Bộ lọc hướng, tìm kiếm năng lượng truyền, có thể được quét qua vài hướng truyền giả định bởi việc điều chỉnh

có hệ thống các độ trễ bộ cảm biến giống như chúng ta điều chỉnh bộ thu vô tuyến Thông thường, kết quả của việc quét này là năng lượng đáp ứng được lái,

đồ thị của năng lượng đầu ra bộ lọc hướng như một hàm của hướng truyền giả

định Hoặc ta có thể cố định các độ trễ của bộ lọc hướng, xác định chùm tia mà tất cả tín hiệu được lọc lưu giữ dạng truyền từ một hướng xác định

1.5 Mã không gian và thời gian STC

Điều kiện không chắc chắn về mặt vật lý của kênh truyền, thường được coi là ngẫu nhiên, có thể là nguyên nhân của thông tin không tin cậy và tốn kém trong bất cứ môi trường nào Đặc biệt, điều này là rất xấu trong các thông tin di động khi các tham số kênh thay đổi theo thời gian Ngoài ra, các ảnh hưởng Doppler là vấn đề lớn Các kỹ thuật mã hoá được sử dụng để giảm các tình trạng không chắc chắn này Hầu hết các mã tạo độ tin cậy cao nhưng chỉ cho tốc độ dữ liệu thấp Vì thế rõ ràng rằng các mã với tốc độ dữ liệu cao và độ tin cậy cao là mục tiêu hướng tới

Để cung cấp các thông tin có độ tin cậy chúng ta sử dụng các kỹ thuật phân tập Sau đây là một vài loại phân tập:

ƒ Phân tập không gian: Nó sử dụng với nhiều anten; được tách riêng với khoảng nửa bước sóng giữa các anten thu và mười lần bước sóng với các anten phát, để tạo sự phân tập không gian

ƒ Phân tập tần số (phân tập đường): nó được sử dụng nhiều tần số không bị chồng lấn để tạo sự phân tập trong dạng phổ Hơn nữa, có một kỹ thuật tạo

sự phân tập tần số có hiệu quả gọi là frequency hopping

ƒ Phân tập thời gian: nó sử dụng kỹ thuật mã hoã như kỹ thuật interleaving

để cung cấp có hiệu quả tính phân tập

ƒ Phân tập độ trễ: nó dùng đường trễ rẽ nhánh để làm trễ các tín hiệu truyền trước khi đưa vào kênh truyền

ƒ Phân tập sự phân cực: nó sử dụng sự phân cực trực giao giữa các trường

điện và trường từ trong sóng điện từ để tạo sự phân tập

STCM là một kiểu mã hoã kênh, nó tạo đồng thời cả sự phân tập không gian và thời gian Nó là kỹ thuật được coi là dạng bộ kết nối của mã hoá, điều chế, phân tập thu và phát để tạo ra các đặc tính cao đáng kể (cả khả năng truyền và phân tập) Nó có thể coi như là sự kết hợp của điều chế và mã hoá cho kênh fading nhiều đầu vào (nhiều anten phát) nhiều đầu ra (nhiều anten thu) Sơ đồ khối cho việc mã hoá và giải mã hoá không gian-thời gian được chỉ ra trong hình 1.13 Các mã không gian-thời gian được thiết kế bằng cách sử dụng các mã lưới, các mã xoắn, , được gọi tương ứng là các mã trellis không gian-thời gian, các mã xoắn không gian-thời gian [16]

Các nghiên cứu gần đây đã khảo sát giới hạn của các hệ thống nhiều anten từ quan điểm lý thuyết thông tin [18] Coi một hệ thống nhiều anten có các anten truyềnL t và anten thu L r Nó chỉ ra rằng, nếu kênh fading chậm băng thông hẹp